《管理运筹学及智能方法》主要是针对管理类的研究生编写，全书共3篇11章。篇包括运筹学传统内容共6章，其中章线性规划、第3章动态规划和第4章多目标规划主要是对本科阶段运筹学的复习与回顾，而第2章非线性规划和第5章排队论一般在本科阶段都没有系统学习，作为研究生无疑应该认真学好这两章；第2篇共3章，每一章都介绍一种典型的搜索算法，随着计算机技术的发展，非导数优化算法逐步成熟和完善，这些算法对于开展科学研究是不可多得的工具；第3篇共2章，主要介绍神经网络和模糊系统的基本概念，面对日益复杂的社会经济系统，两种智能方法所具有的鲁棒性和容错性用于复杂系统仿真具有特殊的意义。 全书每章都配备数量的习题，有的章节还附有相应的计算程序。诸克军主编的《管理运筹学及智能方法》适合于高等院校管理类专业研究生或者博士生

本书介绍了线性规划、对偶理论、整数规划、目标规划、运输与指派问题、网络模型、网络计划、动态规划、排队论、存储论、决策论、多属性决策与博弈论等运筹学主要分支的基本理论、基本概念和计算方法，用较多的例题介

ThisbookgrewoutofmylecturenotesforagraduatecourseonoptimalcontroltheorywhichItaughtattheUniversityofIllinoisatUrbana-Champaignduringtheperiodfrom2005to2010.Whilepreparingthelectures，Ihaveaccumulatedanentireshelfoftextbooksoncalculusofvariationsandoptimalcontrolsystems.

正如宾默尔在这本《博弈论教程》中用大量例子和应用充分展示的那样，博弈论有利于弄懂人类各种各样的互动关系。这本新书是替代宾默尔前一本博弈论教材《娱乐和博弈》（Fun and Games）的。这本充满乐趣的博弈论入门教材适合高年级本科生或低年级研究生，着重回答这样三个问题：什么是博弈论？博弈论如何应用？博弈论为什么是正确的？《博弈论教程》也是认真讨论这三个问题，又不过分数学化的一本书。《博弈论教程》的主题包括议价理论、不竞争、合作博弈、贝叶斯决策理论、不完全信息博弈、机制设计，以及拍卖理论。《博弈论教程》适合许多专业的学生，包括经济学、数学和哲学专业。为了方便其他专业学生的学习，在必要的地方会对所有三个学科的标准专题作一些回顾。《博弈论教程》的一个重要特征是配有大量习题，而且答案是可得的。

《数学建模方法进阶》是基于作者多年从事本科生、研究生数学建模以及相关课程教学的经验，综合参考了外数学建模、竞赛论文、有关问题的学术文献等编写而成。全书从数学建模方法论开始，以丰富的实际案例为点，以各类数学方法为线，并包含了一些比较深刻的数学方法和思维方式。《数学建模方法进阶》可以作为高等学校各专业、研究生学习数学建模课程、参加数学建模竞赛的，也可以作为研究人员研究相关课题的参考书。

本书重点介绍运筹学的基础内容，主要包括：线性规划、整数规划、目标规划、动态规划、图论与网络优化、网络计划技术、决策论、对策论、排队论、库存论、运筹学中的智能优化方法及案例等．注重讲解运筹学的基本概念与重要方法，力求理论与应用的结合，强调计算机软件的运用与案例的学习。 本书附有相应的光盘，内含一系列的运筹学软件及有关材料，可供实际求解使用。 本书可作为高等院校有关专业本科生或研究生的运筹学课程教材，亦可供其他科技人员和实际工作者自学或参考。

本教材主要介绍近年来产生发展的多种智能优化算法。包括为人熟知的遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群优化算法；近年来已成为研究热点的粒子群优化算法；还有尚待普及的捕食搜索算法和动态环境下的进化计算。书中讨论这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论、基本构成、计算步骤和主要的变形以及数值例子和实际应用。为了方便读者学习，各章之后还附有精选的习题、思考题及相关的参考文献。 本教材是为“智能优化方法”这门研究生课程编写的，可作为系统工程、管理工程、计算机、自动化、人工智能以及其他应用优化算法专业的研究生及高年级的本科生教材，也可供相关专业的研究人员和工程技术人员参考。

《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。

《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。

本书在全面总结外关于动态多目标优化及其进化算法发展现状、基础理论及实现技术的基础上，着重介绍了作者基于进化计算的动态多目标优化方面的研究成果，主要包括：动态无约束多目标优化进化算法；动态约束多目标优化进化算法；离散时间空间上的动态多目标优化进化算法；基于粒子群算法的动态多目标优化求解方法；基于进化算法求解动态非线性约束优化问题；动态多目标进化算法性能评价指标度量方法；动态多目标优化问题测试集，为便于应用，书后附有部分算法源程序。 本书可供理工科院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业的高年级本科生、研究生和教师、科研工作者阅读，也可供自然科学和工程技术领域相关人员参考。

《数学建模》根据作者陈光亭和裘哲勇多年的教学经验编写而成，主要内容包括数学规划与组合优化建模、方程建模、方法建模、模糊和灰色系统建模，以及常用数学软件与算法等，涵盖了数学建模常用的方法和工具。每部分内容安排上不追求知识的系统性和完整性，更多地以大量建模问题实例和涉及面较广的背景素材引出需要的方法，并在此基础上简要介绍相关基础知识和基本方法的使用。各部分内容之间具有相对独立性，有利于教师在教学中根据不同的需求以及教学时数的多少进行取舍。 《数学建模》可作为一般院校大学生 数学建模 课程的教材，也可作为指导大学生数学建模竞赛的培训参考书，以及供相关科技工作者参考使用。

《运筹学：理论、模型与Excel求解》既介绍了运筹学的基本理论、方法和模型，又探讨了它们在Excel电子表格中的建模和求解，还包括了大量来自经济管理实践的案例分析。全书共分10章，系统地介绍了线性规划及其单纯形算法、对偶理论与灵敏度分析、整数规划、目标规划、网络计划、决策分析以及博弈论的主要理论和方法，并通过实例介绍了运筹学基本模型在Excel电子表格中的建模和求解过程。本书致力于理论方法与计算机软件的有机结合，通过对大量案例的建模和分析，力求做到理论、方法阐述简单明了，软件操作方便可行，案例分析符合实际。每章都配有数量的习题以帮助读者熟练掌握运筹学的基本理论、方法和模型，并为进一步的深入学习奠定基础。本书既可作为高等院校经济和管理类专业的本科生、工商管理硕士（MBA）的教材，也可作为经济和管理类其

本书精选2005—2010年全国大学生数学建模竞赛获奖论文，辅以教师点评及学生获奖心得体会。论文未作删节，保留细节和计算过程，适合初次参赛同学查阅，也可供青年指导教师参考。

本书是模式识别和神经网络方面的名著，讲述了模式识别所涉及的统计方法、神经网络和机器学习等分支。书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。 本书可作为统计与理工科研究生课程的教材，对模式识别和神经网络领域的研究人员也是极有价值的参考书。

离散事件系统是指其状态变量只在某些离散时间点上发生变化的系统。大多数离散事件系统本质上属于人造系统，即包含人为规则或人为机制的“非物理型”系统。 本书共12章。章概述，从概念上讨论DEVS的内涵及其特征；第2章通过三个简单的实例讨论了DEVS建模与仿真的各个步骤，以便读者了解DEVS建模与仿真的基本要素，还对目前流行的离散事件系统建模与仿真软件进行了介绍；第3章介绍主要的数学基础，即概率论与数理统计的基本知识；第4章介绍变量建模及其检验方法；第5章介绍仿真中产生变量的方法和技术；第6章从系统角度讨论建模与仿真问题；第7章对四类策略，即事件调度法、活动扫描法、三阶段法，以及进程交互法，分别进行了规范化讨论；第8章讨论了单系统仿真运行结果分析及实验设计技术；第9章讨论多系统比较技术，还介绍了基于仿真的优